<!DOCTYPE html><html lang="zh-CN" data-theme="light"><head><meta charset="UTF-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"><meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1"><title>【MySQL】简单记录一下 SQL 调优的入手点 | 后端学习记录</title><meta name="keywords" content="MySQL"><meta name="author" content="h0ss"><meta name="copyright" content="h0ss"><meta name="format-detection" content="telephone=no"><meta name="theme-color" content="#ffffff"><meta name="description" content="1、查询固定数目数据时需要加限制当业务可以保证查询时只有固定条数的数据时，需要在 sql 语句中加上 limit 限制，这样可以保证数据库在查询到指定条数的数据之后直接返回，而不用再做额外的 IO 遍历。 select id,name,price from course where id&#x3D;10 limit 1; 2、联合索引的使用当 sql 语句涉及多个字段的筛选时，可以尝试按照一定的顺序建立联合">
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<p><code>select id,name,price from course where id=10 limit 1;</code></p>
<h2 id="2、联合索引的使用"><a href="#2、联合索引的使用" class="headerlink" title="2、联合索引的使用"></a>2、联合索引的使用</h2><p>当 sql 语句涉及多个字段的筛选时，可以尝试按照一定的顺序建立联合索引，以便提高查询效率，这样比拆分多个字段的索引效率更高。同时建立联合索引需要避免索引失效的情况，包括最左前缀原则、联合索引中字段的范围查询。基于此也可以尝试对数据库中多个索引进行合并，当然这要基于业务的前提去做。</p>
<p><code>select id,name,price from course where name like &#39;张%&#39; and price=10;</code> (name,price)</p>
<p>对于联合索引有时也可以利用到覆盖索引来减少回表的操作，例如上面这个语句，所有信息都在同一个联合索引树上，查询到数据无需回表，这样也会加快效率。</p>
<h2 id="3、分页组件的count优化"><a href="#3、分页组件的count优化" class="headerlink" title="3、分页组件的count优化"></a>3、分页组件的count优化</h2><p>对于分页组件来说，一般流程需要先 count 出来数据的总量，接着使用 currentPage 和 pageSize 来进行分页查询数据，但对于一些业务场景可能只需要展示第一页的数据，并不需要做 count 的操作。</p>
<p>比如在网站中，登录用户可以查看所有的数据信息，但访客只能看到第一页的数据，这时就没必要进行 count 操作了，直接进行查询操作即可。</p>
<h2 id="4、给in查询的字段加索引"><a href="#4、给in查询的字段加索引" class="headerlink" title="4、给in查询的字段加索引"></a>4、给in查询的字段加索引</h2><p>对于 in 查询，底层需要对所有数去进行逐个查询，如果业务上需要频繁操作那么必须给字段加上索引。此外，如果数据量大的情况或内存空间较小的情况，无序的数据可能分布在不同的数据页，那么需要频繁地加载做IO，这时如果我们传入的是有序的数据，那么在查找的时候可能多个数据会处在同一个数据页中，无需做额外的 IO 操作。特殊情况下，对于连续的数据可以直接使用 between 进行优化。</p>
<h2 id="5、增加冗余字段"><a href="#5、增加冗余字段" class="headerlink" title="5、增加冗余字段"></a>5、增加冗余字段</h2><p>典型的反范式设计，如果频繁需要查询到第二个表的某个字段，那么可以考虑在表1中直接添加该字段，避免同时查询两个表联合数据返回，当然缺点就是更新时需要更新两个表，因此对于读多写少的情况，这种处理会较大优化性能。</p>
<p>例如在课程项目中，课程评论表 course_comment 中原本只有 course_id 字段用来标识所属的课程信息，后续考虑到展示评论时需要查询课程表得出课程的名称，因此在课程评论表中添加冗余字段 course_name 避免每次都去 course 表查询该字段。</p>
<h2 id="6、长事务优化"><a href="#6、长事务优化" class="headerlink" title="6、长事务优化"></a>6、长事务优化</h2><p>基于事务的两阶段提交，我们可以发现一个事务中的语句是要等到commit时才会统一写入生效，而又因为有MVCC的存在，每个对行数据的修改操作都会生成一个事务链节点。如果出现长事务，比如一个事务中出现几百个对同一行的更新语句，那么对应的行的回滚链就会有几百个节点，这时其他事务来进行快照读时就需要遍历到最前面的节点读取数据，性能损耗肯定是有的。</p>
<p>解决方案就是，对于没有关联的更新语句尽量放置在不同的事务中，避免长事务，同时将可能的访问度最高的数据的更新操作放在最后，避免影响其他事务读取数据。</p>
<h2 id="7、乐观锁替代悲观锁"><a href="#7、乐观锁替代悲观锁" class="headerlink" title="7、乐观锁替代悲观锁"></a>7、乐观锁替代悲观锁</h2><p>在数据库中悲观锁对应着行锁、表锁等，加锁肯定是有一定的代价的，但为了数据的一致性有时候必须加锁，在此基础上我们可以寻求更小的影响，其中一种方式就是乐观锁替代悲观锁，乐观锁有点类似 CAS 操作，可以在表中插入一个版本号的列，在做更新的时候判断版本号是否一致，一致才更新，不一致说明其他线程并发更新了，这时需要重试，也就是自旋。</p>
<h2 id="8、自增id优化–业务生成"><a href="#8、自增id优化–业务生成" class="headerlink" title="8、自增id优化–业务生成"></a>8、自增id优化–业务生成</h2><p>业务中的id一般会作为数据表的主键，那么保持id的顺序插入就尤其重要，这样可以避免页分裂。通常的做法是利用MySQL的自增id来确保id递增，这种做法优点是简单，直接设置auto_increment即可，缺点也十分明显。在单机环境下，申请id会有一定的锁竞争，更严重的是业务系统就依靠着MySQL来发号，一旦崩溃所有的业务都会被波及到。在多机环境下，如何保证发号之间不重叠是个大问题，可以才不同的起点和步长来隔离开，但一旦需要添加节点时就很难完美接入了。</p>
<p>同时这种顺序的递增id对于订单系统来说有很大的问题，一旦顺序递增代表着可以从两天的同一时间获取id以猜测出一天的出单量，这对于商业竞争来说是很严重的。</p>
<p>更佳的做法是完全由业务层来做自增id的生成，数据库层面不做发号操作，一方面可以避免数据库成为发号瓶颈，另一方面对于分布式的环境支持更加友好。这里推荐使用雪花算法来生成id。</p>
<p>雪花算法生成的id各位代表的意义如下（应该是12bit序列号）：</p>
<p><img src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6a3c55422b6d41619872046809a73718~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image"></p>
<p>中间10bit的 workerID 可以用来标识不同的服务主机，后10bit可以用来表示同一台主机在一毫秒内冲突时的递增发号，也就意味着最高可以支持每毫秒 210 - 1 个id的生成（每台机器），这个并发量完全可以适应当前的业务场景。</p>
<p>从上面的介绍也可以看出来，这种id样式强依赖于时间，可以避免订单量被猜测出的问题，同时对于分布式的场景有更好的支持，但存在一定的问题。</p>
<p>例如时钟回拨导致的可能的id重复问题，针对这个问题，可以先关闭NTP同步，之后在出现时间回拨的情况下选择抛出异常或者等待差值时间后进行重试，这可以根据业务的特性来采用。此外如果并发量不是特别巨大的情况下可以选择对后10bit进行改造，取一部分的位数代表时间回拨数，可以跟其他业务id分隔开。</p>
<p>\</p>
</article><div class="post-copyright"><div class="post-copyright__author"><span class="post-copyright-meta">文章作者: </span><span class="post-copyright-info"><a href="mailto:undefined">h0ss</a></span></div><div class="post-copyright__type"><span class="post-copyright-meta">文章链接: </span><span class="post-copyright-info"><a href="https://blog.gpnusz.cn/2022/06/23/%E3%80%90MySQL%E3%80%91%E7%AE%80%E5%8D%95%E8%AE%B0%E5%BD%95%E4%B8%80%E4%B8%8B-SQL-%E8%B0%83%E4%BC%98%E7%9A%84%E5%85%A5%E6%89%8B%E7%82%B9/">https://blog.gpnusz.cn/2022/06/23/%E3%80%90MySQL%E3%80%91%E7%AE%80%E5%8D%95%E8%AE%B0%E5%BD%95%E4%B8%80%E4%B8%8B-SQL-%E8%B0%83%E4%BC%98%E7%9A%84%E5%85%A5%E6%89%8B%E7%82%B9/</a></span></div><div class="post-copyright__notice"><span class="post-copyright-meta">版权声明: </span><span class="post-copyright-info">本博客所有文章除特别声明外，均采用 <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/" target="_blank">CC BY-NC-SA 4.0</a> 许可协议。转载请注明来自 <a href="https://blog.gpnusz.cn" 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